研討會:Windows Phone 8應用程式開發實戰

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https://msevents.microsoft.com/CUI/EventDetail.aspx?EventID=1032532469&culture=zh-TW

我們要來介紹WP8的新功能喔~
See you there~

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留言

Unknown寫道…
董老師您好 今天參與您的WindowsPhone 8開發課程收獲良多 想請問您今天所提到的教學投影片需從何處下載呢 謝謝您
2012年11月22日 晚上11:03
David寫道…
Slides放上去了~
2012年11月23日 下午2:07
Unknown寫道…
已下載Slides, 謝謝老師.
2012年11月23日 下午2:32
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使用LM Studio輕鬆在本地端以API呼叫大語言模型(LLM)

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身為.net developer，這年頭是什麼code都得要會寫的年代。 而雖然我的NB還沒從Windows淪陷為Mac OS，但寫Node.js和Python免不了要用VS Code，這是一種愛的表現。 但歲月不饒人，盡管微臣非常熱於配合，但VS Code預設字體的大小在我還沒錢買大尺寸螢幕的狀況下，實在讓老臣難以適應。當下的第一個反應是什麼? 當然是 Ctrl+滑鼠滾輪往上推…哇靠，沒用。看…這設計…恩，千錯萬錯一定是我的錯。 只好從選單 file –> Preferences –> Settings: 在出來的視窗中，你可以看到 editor.fontsize: 沒錯，改它就行了。改不動? 喔，不好意思，我沒仔細看說明，要copy到右邊是吧，沒問題，copy->paste->modify->Save…搞定。 好簡單啊…連ctrl+(mouse scroll up)都用不到了呢… 咦?這是一篇抱怨文嗎? 沒有，誰說的? 免費的tool我們還有什麼好抱怨的呢…要感恩啦。 啊….對了，如果你還是堅持要使用 Ctrl+滑鼠滾輪，請找關鍵字… "editor.mouseWheelZoom"
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八卦與未來 上個月，前Google執行長Eric Schmidt在史丹福有場演講，媒體關注的是八卦消息(如果你也曾關注，網路上有很多鐵定可以找到)，但我注意到的則是他提到了自己認為接下來 AI(特別是大語言模型) 可能的發展方向，包含: Large Context Window AI Agent Text-to-Action 底下這邊有這一個段落的影片： https://www.youtube.com/watch?v=zl3k1ksFZdY 為何我會關注這部分? 因為上述的三個方向，也是身為開發人員的我，過去這一年，來與LLM打交道後的感想。昨天，我在 twMVC 的研討會分享中，展示了一個其實我過去早做過了N百次的範例，就是企業的請假機器人。(唯一不同的是，這次我幾乎沒有寫任何程式碼) 場景是，員工在家裡生病了，想要透過語音或是app進行請假，你可以看底下這個運行的範例 (git圖檔會循環播放，開始是 『我好像感冒了』)： 用自然語言對談的方式，即可完成請假。 我說過，類似這樣的範例我做過很多次，用 LINE Bot 搭配 C# 做過，用MS Bot Framework 做過，前陣子也用 Semantic Kernel 框架做過，更早期，還沒有AI的時代，我也在EIP和HR系統裡做過。 但我想說的是，這 就是 Text-to-Action 的呈現，也是一個典型的 AI Agent 的例子，它讓我們透過自然語言(可以是語音或文字)，直接命令機器人(Chat Bot、AI 助理、Agent、Assistant …不管你叫它什麼…)幫你完成一件事情(請假、售票、查詢資料、做財務報表、統計圖表、寫程式…etc.)。 這是一直以來人類對電腦最底層的需求與期待。 隨著 LLM 能夠處理和記憶的 Context 愈來愈被放大，AI Agent 所能夠處理的任務就更加的不受限制。 自然語言才是最符合人類直覺的操作 順帶一提，我昨天在研討會中講了一個故事。 有天，你覺得自己需要聘請一位助理，因此上網張貼徵人啟事，沒多久，你找到了一位號稱上知天文、下知地理的高材生，來幫助你更有效率的完成工作。 他什麼都好，唯一的一個小缺點是，你不能直接對這個助理下達指令，你必須用一種只有這個助理看得懂的語法，才能要求這個助理幫你完成特定的工作。這些語法還挺...
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使用 Dify API 快速建立一個包含前後文記憶的對談機器人

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使用 Dify 串接 LINE Bot

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一開始寫這篇文章的時候，我有點困擾。 到底這一篇我到底該命名 『使用 Dify 串接 LINE Bot』 ，還是 『使用 LINE Bot 串接 Dify』?? 但我想，反正你應該知道我的意思，本文就是討論如何把兩者串在一起。 如果不熟悉 Dify ，本篇文章的前面還有兩邊文章你可以簡單的介紹了一下，所有連結位置在底下: https://studyhost.blogspot.com/search?q=dify 總的來說(我20年前就這麼說話了，最近有人說AI很喜歡說『總的來說』，但顯然是AI學我的)，我們可以在 Dify 裡面設計一個類似底下這樣的 workflow，他可以是一個簡單的對談聊天機器人，也可以是串接到後端HR請假系統，可以協助企業進行請假的 AI 助理： 顯而易見，使用 Dify 的好處很多。而在這邊它對我們來說，意義上是一個所視即所得的 Chat Bot(AI助理)設計平台，你可以在 Dify 中先把對談流程設定好，並且進行測試。 設計初步完善之後，我們可以透過Dify API來進行串接，例如串接到 Teams Bot或是LINE Bot。API的部分我們之前在 這一篇 介紹過。 由於Dify內建處理了對談前後文與記憶的部分，並且可以直接串接OpenAI的API(或是其它LLM亦可，同時也便於抽換)，這讓我們開發 AI 助理輕省不少。 這也是我覺得 Dify 作為一個 LLMOps 開發平台(Platform)應該算是當之無愧的原因了。 串接到 LINE Bot 那在Dify上開發測試完之後，我們當然希望能夠整合在 LINE Bot(或是隨便其它什麼 Bot)上面。前面說過，由於 Dify 有提供一組API，我們可以透過該API輕易地進行串接，API的部分，我們在先前 這一篇 介紹過。因此，我們底下要更進一步，談談如何實際跟 LINE Bot 整合在一起。 其實架構上不複雜，我們只需要建立一個 LINE Bot 的 WebHook ，並且在其中呼叫 Dify API即可： 也就是上圖中，紅色虛線框起來的這一段。 這部分該如何進行呢? 倒也容易，我們看底下 WebHook 的部分： var responseMsg = "" ; //準備回覆訊息 if ( LineEvent != n...
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